dsh-mech-workbench

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通用工科题解工作台（DeepSeek Harness 插件）。

本插件严格遵循以下五个步骤「读题图 → 回读自检 → 求解 → 可视化 → 出图后自检」 这条链路变成模型手里的确定性工具，学科由数据驱动而不是写死在代码里： 读任意学科的题目照片 / 图表 / 表格（力学、结构、电工、数学、物理、流程图…）； 解任意学科的方程与代数问题（符号精确解优先，缺 sympy 时数值降级并如实声明）； 画任意学科的图（一个通用引擎 + 19 种通用系列类型），力学那几张标准图只是 scripts/presets.py 里的数据化预设，不是独立代码路径； 验每一步都有独立复核，复核不过就 pass:false 并给出 warning，绝不静默给错答案。 装

先获取源码（本包就是一个普通 git 仓库，克隆到任意位置即可）：

若 HTTPS 被拦（报 SEC_E_NO_CREDENTIALS 或一直超时），改用 SSH：

克隆出来的目录，就是下面第 2 步要指向的「本包目录」。

这是一个 Host-only bundle（无 npm 依赖、无构建步骤），按 DSH 官方规范用 plugin_manager 安装：

1. 在 Web 里新开一个创造模式任务（设置 → Agent 预设 → 创造入口，即 cordis 预设）； 只有该预设启用 @deepseek-ai/dsh-plugin-manager/tools 与 @deepseek-ai/dsh-tool-cordis。 2. 让会话执行：plugin_manager action: install_bundle，target 指向本包目录的绝对路径。 安装需要一次授权；不要手改 profile 的 package.json / cordis.patch.yml，那是 install_bundle 的职责。 3. 用 cordis_inspect_query 确认插件行已注册，再按需新开会话使工具生效（bundle 变更需重启 DSH）。 九个工具 配套随包技能 4 个：engineering-problem-solving（总控流程与硬关卡）、problem-image-reading（读图规范）、 engineering-visualization（可视化规范）、engineering-mechanics（力学符号约定与常见陷阱）。 通用性原则（改代码前先看这条）

1. 不许有"某某学科专用代码路径"。学科差异只能表达为 scripts/presets.py 里的预设数据。 力学图 = 通用引擎 + 预设展开，figure.py 不认识"弯矩"这个概念。 2. 不许静默降级。缺 sympy / 缺 matplotlib / 缺视觉 key 时，要么走数值等价路径并声明， 要么返回可读的 unsupported，绝不给一个看起来正常的错答案。 3. 每个数值结论都要有独立复核。复核是独立算法（残差、求导往返、辛普森对比、特征值残差、 密集扫描、截断复核…），不是把同一个公式再算一遍。 4. 报错用中文说人话，不把 Python 异常直接甩给模型。 5. 工具返回值必须能过 DSH 的"无损 JSON"校验：undefined 值的键、NaN/±Infinity、-0、 类实例等非纯对象、稀疏数组、环——任意一条都会让整次调用失败，模型连产物路径都拿不到 （踩过：imageNote: undefined 让五个回传图片的工具全线失败）。统一由注册处的 toLossless 兜住。 6. mock 自测通过 ≠ 真实运行时契约通过。改了工具返回值形状或与宿主的约定， 必须用 test/verify_installed.mjs 在已安装产物上再验一遍。 符号约定（工具与技能一致） 轴力 N 拉为正（N = -Σ Fx(左段)）；剪力 Q 使微段顺时针转为正（+Σ Fy(左段)）； 弯矩 M 下侧受拉为正；扭矩 T 右手螺旋 +x 为正。 横向力向上为正、轴向力 +x 为正、分布集度向上为正、集中力偶逆时针为正。 默认单位 m / kN / kN·m / MPa。 注意：solve_math / viz_figure / viz_annotate / viz_check 是学科无关的， 上面这套符号约定只适用于 mech_analyze / mech_diagram。 环境要求 Python + numpy + Pillow：优先用随 DSH Desktop 的 Office 运行时（自带 numpy 2.3.5、Pillow 12.3.0）， 也可用 DSH_MECH_PYTHON 指定解释器。除 figure.py 外都不依赖 matplotlib （analyze.py、annotate.py、preprocess.py、render_math.py 都是纯 Pillow/numpy）。 sympy（可选，随包自带）：.pylibs/ 内含 sympy 1.14.0 + mpmath 1.4.1（约 41 MB）， 两个解释器实测都能从包内加载，不依赖全局环境。想验证降级路径：设 SYMBOLIC_NO_SYMP

单独跑：